A 23ª edição do Big Brother Brasil chegou ao fim na última terça-feira (25), sagrando a médica Amanda Meirelles como a grande campeã do programa. Mas, muito além do prêmio inédito de R$ 2,8 mi e de todas as polêmicas envolvendo a edição, o BBB 23 contou com duas técnicas que já são boas e velhas conhecidas dentro do mundo tech, mas que estão ganhando o mundo cada vez mais: o uso de Inteligência Artificial e Machine Learning.
Continue a leitura para descobrir como foi o uso de IA no BBB 23 e de que forma essas tecnologias foram utilizadas pela primeira vez dentro do reality show!
O que é Inteligência Artificial e Machine Learning?
Antes de mergulharmos no assunto principal deste texto, vamos relembrar os conceitos fundamentais de Inteligência Artificial e Machine Learning. Afinal, compreender mais sobre esses termos é fundamental para entendermos a fundo o que foi empregado pela Globo. Vamos lá?
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se dedica a criar máquinas que possam realizar tarefas que, até então, eram exclusivas de seres humanos. Essas tarefas podem incluir desde a análise de grandes quantidades de dados até a tomada de decisões complexas.
Já o Machine Learning (ML) é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitam que os sistemas de computador aprendam e evoluam a partir de dados. Esses sistemas são capazes de reconhecer padrões e tomar decisões com base em exemplos do mundo real, sem a necessidade de serem explicitamente programados para isso.
Essas tecnologias estão muito presentes nas nossas vidas. Alguns exemplos são:
- Assistentes virtuais como a Siri, da Apple, a Alexa, da Amazon e o Google Assistant utilizam essa tecnologia para entender as perguntas dos usuários, bem como os comandos, e fornecer respostas mais precisas;
- Plataformas de streaming e redes sociais utilizam IA e ML para recomendar conteúdos que possam interessar com base em visualizações, audições, preferências e comportamentos;
- A análise de imagens médicas, previsão de doenças e outros assuntos referentes à assistência médica também podem contar com a ajuda da Inteligência Artificial.
Como funcionou o uso de ML e IA no BBB 23?
No BBB 23, utilizou-se Inteligência Artificial e Machine Learning para monitorar os movimentos dos participantes de forma dinâmica e automática, permitindo um acompanhamento mais eficiente dos cortes de câmera. O reconhecimento facial dos brothers permitiu que a tecnologia mapeasse seus movimentos pela casa, identificando padrões comportamentais e gerando dados valiosos para a produção do reality.
Além disso, os metadados – ou seja, dados que descrevem informações sobre outro conjunto de dados – foram outra ferramenta utilizada para auxiliar no storytelling da atração. Esses dados possibilitam a localização imediata de cenas específicas, permitindo que a produção possa encontrar e editar os trechos mais atrativos e impactantes do programa com mais facilidade e agilidade.
Em termos mais técnicos, o reconhecimento facial dos brothers é feito através de algoritmos de detecção e reconhecimento de rostos. Esses algoritmos são capazes de identificar características únicas de cada rosto, como a posição dos olhos e das orelhas, para determinar a identidade de cada participante. Já os metadados são informações adicionais sobre os arquivos de vídeo, como a hora em que foram gravados, a localização geográfica e as tags que indicam o conteúdo das cenas. Esses dados são armazenados em um banco de dados e podem ser facilmente acessados e manipulados pela equipe de produção.
Porém, é importante salientar que houve limitações no reconhecimento facial utilizado – assim como todo modelo de IA. A tecnologia empregada foi capaz de identificar apenas os rostos visíveis na tela, não sendo possível reconhecer um participante que estivesse de costas, com objetos à frente da face ou com o rosto muito pequeno na tela, por exemplo. Além disso, em festas ou outros momentos com pouca iluminação, a ferramenta apresentou uma dificuldade maior em identificar as faces.
Avanços em tecnologia e dados no BBB 23 não ficaram apenas na Inteligência Artificial
Além do uso de ML e IA no BBB 23, a Globo também intensificou o processo de cloudfication em suas plataformas digitais. Ou seja, a empresa migrou a infraestrutura e a segurança dessas plataformas para a nuvem. Isso traz benefícios significativos, como a elasticidade, confiabilidade e inovação nos processos.
Ao utilizar serviços em nuvem, a emissora consegue escalar a infraestrutura de suas plataformas de acordo com a demanda, garantindo que elas sejam capazes de lidar com um grande volume de acessos sem apresentar falhas ou problemas de desempenho. Além disso, a empresa pode contar com os recursos de segurança oferecidos pelas provedoras de nuvem, que investem pesadamente em tecnologias de proteção contra ameaças cibernéticas.
Outra vantagem da cloudfication é a facilidade de inovação nos processos. Isso porque as provedoras de nuvem oferecem um grande número de serviços e ferramentas que podem ser facilmente integrados às plataformas da emissora. Dessa forma, pode-se contar com tecnologias de ponta para melhorar a experiência do usuário e oferecer novos recursos e funcionalidades em suas plataformas digitais.
Revoluções tecnológicas na televisão e na indústria do entretenimento
O uso de tecnologias como a Inteligência Artificial e o Machine Learning muda a forma como os programas de televisão são produzidos, trazendo benefícios para os dois lados: tanto para os produtores quanto para os espectadores. Com a ajuda dessas tendências, é possível automatizar tarefas repetitivas e intensas em termos de dados – o que abre espaço para priorizar outras tarefas que envolvam criatividade, por exemplo.
No futuro, é possível que a IA e o ML se tornem ainda mais avançados, permitindo a produção de programas de televisão ainda mais personalizados e interativos. Por exemplo, as tecnologias de reconhecimento de voz e Processamento de Linguagem Natural podem permitir que os espectadores interajam com programas de televisão de maneira mais natural e intuitiva, mudando o canal ou solicitando conteúdo específico usando apenas a voz.
Contudo, apesar do uso dessas tecnologias ter o potencial de revolucionar a indústria do entretenimento, é importante lembrar que elas também trazem desafios e preocupações, como a privacidade dos dados e a possibilidade de viés algorítmico. Porém, com uma regulação adequada e se usadas de forma responsável e ética, essas tecnologias podem oferecer um futuro emocionante e inovador para a indústria do entretenimento.
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